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07-29 11:50
python
机器学习前导——PyCharm & PyTorch & Python3 & 机器学习
PyCharm PyCharm是一款由JetBrains开发的软件,它是一种称为集成开发环境(IDE)的工具。IDE是一种软件,旨在帮助开发人员更轻松地编写、调试和测试代码。 具体来说,PyCharm是专门为Python编程语言而设计的IDE。它提供了一系列功能和工具,旨在帮助初学者和专业开发者更高效地编写Python代码。 使用PyCharm,我们可以在一个地方进行编码,并获得许多有用的功能。 省流:PyCharm是一个强大且易于使用的工具 PyTorch PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源框架,它是基于 Python 编程语言的。PyTorch 提供了丰富的工具和库,帮助开发者构建、训练和部署各种类型的神经网络模型。 省流:PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的工具包 Python3 Python是一种编程语言的名称,而Python 3是Python语言的一个主要版本。Python有两个主要版本:Python 2和Python 3。这两个版本在某些方面有一些差异,但大部分语法和概念是相似的。 Python 3是Python语言的最新版本,它在设计和功能上进行了一些改进和优化,同时也修复了Python 2中存在的一些不足和问题。然而,由于Python 3对一些语法和库进行了较大的修改,因此不同版本之间的代码可能不兼容。 Python社区已于2020年1月1日正式终止对Python 2的支持,意味着不再提供安全更新或其他类型的支持。因此,如果你正在开始学习Python,建议使用Python 3版本。 省流:Python3是一种编程语言 机器学习 机器学习是一种人工智能领域的技术,旨在使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需明确编程。它涉及使用算法和统计模型来让计算机自动分析和解释数据,并从中获取知识。 机器学习的核心概念是通过训练模型来实现自动学习。训练过程涉及将大量的输入数据提供给机器学习算法,让算法通过模式识别、数据关联和统计分析等方法自动调整模型的参数和规则,从而使其能够做出准确的预测或做出决策。 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三个主要类别: 监督学习:在监督学习中,算法通过使用带有标签的训练数据来学习预测输出结果。常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络。 无监督学习:无监
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07-27 21:59
python
认识机器学习
第一次深刻认识机器学习是在博客园论坛上读到了《计算机的潜意识》这篇文章,最开始我对机器学习这个词很疑惑,首先它是英文名称Machine Learning,在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法,说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的,怎么可能像人类一样“学习”呢? 作者在文章中举了一个生动的例子——“等人问题”。这个例子通过作者与朋友小Y相约的经历,形象地说明了机器学习是如何利用过去的数据(在这个故事中是小Y迟到的频率)来预测未来事件(小Y是否会迟到),并据此做出决策(决定何时出发去见面地点)。这个例子清晰地展示了机器学习的核心概念:依赖于统计和数据分析,而不是预先设定的指令。传统上,如果我们想让计算机工作,我们会给它一串指令,然后它按部就班地执行。但作者指出,这样的方式在机器学习中行不通。机器学习不接受预设的指令,而是依靠输入的数据进行工作。也就是说,机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来完成各种任务的方法。这篇文章不仅加深了我对机器学习的理解,也让我意识到了统计思想在学习机器学习时的重要性。 机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验),得出了某种模型,并利用此模型预测未来的一种方法。机器学习与人类思考的经验过程是类似的,不过它能考虑更多的情况,执行更加复杂的计算。我认为机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题。 人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”,获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候,人类使用这些“规律”,对未知问题与未来进行“推测”,从而指导自己的生活和工作。 机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应,我们可以发现机器学习是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果,因此它的处理过程不是因果的逻辑,而是通过归纳思想得出的相关性结论。历史实际上是人类过往经验的总结,通过学习历史,我们从历史中归纳出人生与国家的规律,从而指导我们的下一步工作,这也很有价值。 机器学习是一门通过让计算机从数据中学习和预测的技术,主要分为监督学习、无监督学习、半监督学
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07-26 20:35
python
Anaconda虚拟环境安装pytorch-GPU版本算法框架
Anaconda安装 安装Anaconda 什么是Anaconda Anaconda是Python的一个强大的包管理工具,它能够方便地下载并管理不同版本的Python环境。Anaconda将这些Python环境封装成独立的、互不干扰的容器,确保一个环境内的操作不会影响到其他环境。你可以把Anaconda想象成一位建筑师,它为我们建造了一座座独立的房子,每座房子里都可以放置各种各样的物品(即Python包和库),而这些房子之间互不干扰,互不冲突。 Anaconda下载 Anaconda需要下载最新版本才可以使用,旧版本可能会有各种各样的问题,所以请注意:在一开始就下载最新版本。 官网:https://www.anaconda.com/ 默认安装C盘(可以少去许多麻烦),切记选择Add Anaconda… 这个选项,这个可以将安装路径自动添加系统环境变量(避免手动添加环境变量) 输入:conda --version 出现版本号即安装成功 conda常用命令 1.创建一个新环境 conda create -n your_env_name python=X.X # 或 conda create --name your_env_name python=X.X 2.激活某个环境 conda activate your_env_name
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07-25 12:05
python
python题解3
空间三角形 输入在三维空间的三角形三个顶点A,B,C的坐标(x,y,z),计算并输出三角形面积。不考虑不能构成三角形的特殊情况。 格式 输入格式: 依次输入三个顶点A,B,C的坐标(x,y,z),整型,空格分隔。 输出格式: 输出实型,保留2位小数。 样例 1 输入: 0 0 0 0 0 3 3 0 0 复制 输出: 4.50 import math def main(): # code here x1, y1, z1, x2, y2, z2, x3, y3, z3 = map(float, input().split()) a = math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2 + (z1 - z2) ** 2) b = math.sqrt((x1 - x3) ** 2 + (y1 - y3) ** 2 + (z1 - z3) ** 2) c = math.sqrt((x3 - x2) ** 2 + (y3 - y2) ** 2 + (z3 - z2) ** 2) p = (a + b + c) / 2 s = math.sqrt(p * (p - a) * (p - b) * (p - c)) print('{:.2f}'.format(s)) if __name__ == '__main__': main() 四边形坐标 输入四边4个顶点A,B,C,D的坐标(x,y),计算并输出四边形面积。 格式 输入格式: 依次输入4个顶点A,B,C,D的坐标(x,y),四边形一定是凸四边形,整型,空格分隔。 输出格式: 输出实型,保留2位小数。 样例 1 输入: 0 0 1 0 5 5 0 1 复制 输出: 5.00 复制 备注 分解成2个三角形,三角形面积公式: S=1/2 * |x1y2-x1y3+x2y3-x2y1+x3y1-x3y2| #abcd四点的顺序不一定是顺序,算出四个三角形面积相加除以2 import math def calculate_area(x1, y1, x2, y2, x3, y3): return 0.5 * abs(x1 * y2 - x1 * y3 + x2 * y3 - x2 * y1 + x3
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07-24 13:53
python
python题解2
和的立方 输入为整数x,y,求x、y之和的立方。不考虑溢出等特殊情况。 格式 输入格式: 输入为整型,空格分隔 输出格式: 输出为整型 样例 1 输入: 1 3 复制 输出: 64 def main(): #code here pass a,b = map(int,input().split()) print((a+b)**3) if __name__ == '__main__': main() 绝对值 输入数字a并计算a的绝对值。不考虑不合理的输入或是溢出等特殊情况。 格式 输入格式: 输入实型数字a 输出格式: 输出a的绝对值,输出为实型 样例 1 输入: -5.1 复制 输出: 5.100000 def main(): #code here pass a = float(input()) print('{:.6f}'.format(abs(a))) if __name__ == '__main__': main() 求圆面积和周长 请编写一个简单程序,输入半径,输出圆面积和周长。(PI是3.1415926) 格式 输入格式: double型 输出格式: 分2行输出圆面积和周长,保留6位小数 样例 1 输入: 5 复制 输出: Area=78.539815 Circumference=31.415926 def main(): #code here pass r = float(input()) pi = 3.1415926 print('Area={:.6f}'.format(pi*r**2)) print('Circumference={:.6f}'.format(pi*r*2)) if __name__ == '__main__': main() 求矩形的面积和周长 请编写一个简单程序,输入矩形的长度和宽度,输出矩形的面积和周长。 格式 输入格式: 实型,空格分隔 输出格式: 分2行输出矩形的面积和周长,保留6位小数 样例 1 输入: 3 5 复制 输出: Area=15.000000 Perimeter=16.000000 def main(): #code here
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07-23 11:30
python
python题解
宽度与对齐 输出455、-123、987654,宽度为5,分别左对齐和右对齐 格式 输入格式: 无 输出格式: 输出为整型,空格分隔。每个数的输出占一行 样例 1 输入: 无 复制 输出: 455 455 -123 -123 987654 987654 def main(): #code here pass print(f"{'455'.ljust(5)} {'455'.rjust(5)}") print(f"{'-123'.ljust(5)} {'-123'.rjust(5)}") print(f"{'987654'.ljust(5)} {'987654'.rjust(5)}") if __name__ == '__main__': main() 左右对齐 输出3.1415926、22.3456,宽度为14,精度为6,分别左对齐和右对齐。 格式 输入格式: 无 输出格式: 输出为实型,空格分隔。每个数的输出占一行。 样例 1 输入: 无 复制 输出: 3.141593 3.141593 22.345600 22.345600 def main(): # 定义两个变量,a 和 b a = 3.1415926 # 将 pi 的近似值存储在变量 a 中 b = 22.3456 # 将一个浮点数存储在变量 b 中 # 打印变量 a 的格式化输出:左对齐和右对齐 print("{0:<14.6f} {0:>14.6f}".format(a)) # 打印变量 b 的格式化输出:左对齐和右对齐 print('{0:<14.6f} {0:>14.6f}'.format(b)) if __name__ == '__main__': main() 第一个 print 语句: 格式化并打印变量 a 两次。格式化字符串 {0:<14.6f} 表示 {0}(指代 a)应格式化为带有 6 位小数的浮点数。< 表示左对齐在一个宽度为 14 的字段内,>14.6f 表示右对齐在一个宽度为 14 的字段内。因为 {0} 被使用两次,a 被两次打印,具有相同的格式化方式。 第二个 print 语句: 格式化并打印变量 b 两次。类似于第一个
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07-22 00:23
python
如何学好python
学好Python需要系统的规划和持续的实践。以下是一些建议: 基础阶段: 了解Python的应用范围:了解Python可以做什么,比如数据分析、网络开发、人工智能等。 选择合适的学习资源: 图书:比如《Python编程:从入门到实践》、《Python核心编程》等。 在线课程:网易云课堂、慕课网、Coursera、edX等都有不错的Python课程。 安装Python环境:可以从Python官网下载安装包,并配置开发环境。 基础语法:学习变量、数据类型、控制结构、函数等基础语法。 实践练习:通过编写小程序来巩固基础,如九九乘法表、简易计算器等。 进阶阶段: 数据结构与算法:掌握列表、字典、元组等数据结构,以及基本的算法。 面向对象编程:理解类和对象的概念,学习如何使用它们。 学习标准库:熟悉Python的标准库,如os、sys、math、datetime等。 项目实践:参与一些实际项目,如网站开发、数据分析等。 高级阶段: 框架与库:学习如Django、Flask等网络开发框架,以及Pandas、NumPy等数据分析库。 编写复杂程序:尝试编写更复杂的程序,解决更实际的问题。 开源贡献:参与开源项目,可以提升编码水平,也能增加实践经验。 其他建议: 代码规范:遵循PEP 8编码规范,养成良好的编码习惯。 社区交流:加入Python相关的技术社区,如CSDN、Stack Overflow等,积极交流。 持续学习:技术是不断更新的,保持好奇心,持续学习。 编程是一门实践性很强的学科,多写代码,多思考,多解决问题,才能更好地掌握Python。
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07-19 13:15
python
Python3 学习——基础语法3
迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: >>> list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 1 >>> print (next(it)) 2 生成器 在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。 跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。 以下实例使用 yield 实现斐波那契数列: #!/usr/bin/python3 import sys def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 a, b, counter = 0, 1, 0 while True: if (counter > n): return yield a a, b = b, a + b counter += 1 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成 while True: try: print (next(f), end=" ") except StopIteration: sys.exit() 函数 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。 定义一个函数 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。 函数的第一行语句
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07-18 20:46
python
Python3 学习——基础语法2
Python3 基本数据类型 数值运算 >>>5 + 4 # 加法 9 >>> 4.3 - 2 # 减法 2.3 >>> 3 * 7 # 乘法 21 >>> 2 / 4 # 除法,得到一个浮点数 0.5 >>> 2 // 4 # 除法,得到一个整数 0 >>> 17 % 3 # 取余 2 >>> 2 ** 5 # 乘方 32 注意: Python可以同时为多个变量赋值,如a, b = 1, 2。 一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。 数值的除法包含两个运算符:/ 返回一个浮点数,// 返回一个整数。 在混合计算时,Python会把整型转换成为浮点数。 String(字符串) Python中的字符串用单引号 ’ 或双引号 " 括起来,同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。 字符串的截取的语法格式如下: 变量[头下标:尾下标] 索引值以 0 为开始值,-1 为从末尾的开始位置。 加号 + 是字符串的连接符, 星号 ***** 表示复制当前字符串,紧跟的数字为复制的次数。 #!/usr/bin/python3 str = 'Nowocder' print (str) # 输出字符串 print (str[0:-1]) # 输出第一个到倒数第二个的所有字符 print (str[0]) # 输出字符串第一个字符 print (str[2:5]) # 输出从第三个开始到第五个的字符 print (str[2:]) # 输出从第三个开始的后的所有字符 print (str * 2) # 输出字符串两次 print (str + "TEST") # 连接字符串 注意: 1、反斜杠可以用来转义,使用r可以让反斜杠不发生转义。 2、字符串可以用+运算符连接在一起,用*运算符重复。 3、Python中的字符串有两种索引方式,从左往右以0开始,从右往左以-1开始。 4、Python中的字符串不能改变 List(列表) List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同,它支持数字,字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)。 列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。 和字符串一样,列表同样可以被索引和截
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07-17 14:56
python
Python3 学习——基础语法
简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 Python 是初学者的语言:Python 对初级程序员而言,是一种伟大的语言,它支持广泛的应用程序开发,从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。 基础语法 标识符 第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对大小写敏感。 在 Python 3 中,可以用中文作为变量名,非 ASCII 标识符也是允许的了。 python保留字 保留字即关键字,我们不能把它们用作任何标识符名称。Python 的标准库提供了一个 keyword 模块,可以输出当前版本的所有关键字: >>> import keyword >>> keyword.kwlist ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] 注释 #!/usr/bin/python3 # 第一个注释 print ("Hello, Python!") # 第二个注释 #!/usr/bin/python3 # 第一个注释 # 第二个注释 ''' 第三注释 第四注释 ''' """ 第五注释 第六注释 """ print ("Hello, Pytho